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因果图表(causal graphs)

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简介:
因果图表是一种用于描绘变量之间直接和间接因果关系的图形表示方法,在统计学、机器学习及数据科学等领域中被广泛应用以进行因果推理。 因果性在人工智能研究领域非常重要,在许多实际应用场景中都离不开对因果关系的探讨。Julian Schuessler撰写了一篇文章介绍了因果图(Causal Graphs),希望对此感兴趣的学者能够下载并学习这篇文章。

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客服
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  • causal graphs
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    因果图表是一种用于描绘变量之间直接和间接因果关系的图形表示方法,在统计学、机器学习及数据科学等领域中被广泛应用以进行因果推理。 因果性在人工智能研究领域非常重要,在许多实际应用场景中都离不开对因果关系的探讨。Julian Schuessler撰写了一篇文章介绍了因果图(Causal Graphs),希望对此感兴趣的学者能够下载并学习这篇文章。
  • Graphs Spectra (论)
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    《Graphs Spectra》是一本深入探讨图论中谱理论的专业书籍,涵盖了图的拉普拉斯矩阵、邻接矩阵及其特征值在图结构分析中的应用。 《图论中的谱》是由Andries E. Brouwer与Willem H. Haemers合著的一本书。这本书深入探讨了图论领域中关于图形的谱理论相关知识,为读者提供了丰富的理论背景和技术细节。书中不仅涵盖了基础概念和定理证明,还包含了许多高级主题的研究成果及应用实例,是学习或研究该领域的理想参考书之一。
  • 示例
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    本资源提供因果图的经典案例分析与绘制实例,通过具体场景解析变量间因果关系构建过程,适用于学习和工作中的问题解决与决策支持。 这个案例展示了因果图的具体应用情况,请参考相关文章以获取详细内容。
  • 分析(鱼刺
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    因果分析图,又称鱼刺图,是一种用于识别问题原因的图形工具。通过分解主要问题为多个潜在因素,帮助团队深入探讨和解决问题根源。 鱼刺图是一种用于问题解决和质量改进的图表工具,在IT行业中被广泛应用于软件开发、项目管理及故障排查等领域。它通过图形化的方式展示了问题(结果)与其可能的原因之间的关系,帮助人们系统地分析产生问题的因素,以便找到根本原因并采取相应措施。 鱼刺图的基本结构包括一个中心问题和多个分支,这些分支通常分为大类和子类,分别代表了问题的各个可能原因。主要类别通常包括人、机器、方法、材料以及环境因素(简称4M1E)。在每个类别下可以进一步细化出具体的原因项。 人在鱼刺图中的考虑范围涉及操作人员的技能、知识、态度及培训等对问题的影响,比如操作错误或沟通不畅可能导致的问题。对于机器而言,则需要检查设备和技术是否正常运行以及是否有故障或磨损的情况,例如硬件故障或者软件版本过时等问题。方法方面主要评估工作流程和程序的有效性,可能存在的问题是流程不合理或是标准执行不到位。材料因素则涉及到原料、部件及资源的质量与可用性问题,如物料缺陷或供应链问题等。环境考虑物理环境以及外部条件的影响,包括温度、湿度以及网络状况等因素。 在制作鱼刺图时团队应遵循以下步骤: 1. 明确所要解决的问题。 2. 收集相关的信息和数据。 3. 将信息分类至4M1E的各个分支下进行分析原因。 4. 继续细分每个主要类别下的具体原因项。 5. 根据问题影响程度及可能性对原因排序优先级。 6. 针对主要原因制定改进措施并实施行动计划。 7. 执行行动计划,并监控其效果,必要时调整方案。 鱼刺图在IT行业的应用实例包括: - 在软件开发中用于分析bug产生的根本原因; - 项目管理中的延期或预算超支问题分析; - 系统运维中排查服务器宕机或者性能下降的原因; 这份名为“鱼刺图(因果分析图).PDF”的文档详细介绍了如何创建和使用该工具,对于IT专业人士来说是一份宝贵的参考资料。通过它能够更好地理解和应用这种问题解决技术,并提高工作效率与能力。
  • ECharts基.zip
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    ECharts基因图表提供了利用ECharts进行基因数据可视化的方法和实例代码,帮助研究人员以图形方式展示复杂的遗传信息。 ECharts是一款由百度开源的基于JavaScript的数据可视化库,它提供了包括柱状图、折线图、饼图、散点图等多种图表类型,并且支持地图、热力图等复杂图表展示方式,适用于Web端数据展示的需求。基因图可能是使用ECharts来绘制的一种特定类型的图形示例,用于显示遗传学或生物信息学相关数据的可视化效果。 1. ECharts基础知识: - **安装与引入**:可以通过npm或CDN链接的方式将ECharts集成到项目中;对于简单的应用,也可以直接在HTML文件中引用预编译后的JS文件。 - **配置项**:通过设置图表类型、颜色、数据系列等来调整样式和交互行为。包括但不限于坐标轴的设定、图例以及工具提示等功能。 - **事件监听**:支持多种用户操作事件(如点击或悬停),能够根据这些互动添加额外的功能。 2. ECharts基因图详解: - **数据结构**:可能需要特定的数据格式,例如DNA序列或者基因位置信息等,并将它们映射到ECharts的坐标系中进行展示。 - **图表类型**:基于遗传学数据的特点选择合适的图形表现形式。这可以是折线图、柱状图或其他自定义形状来表示基因的位置或表达水平等内容。 - **定制化**:利用高度可配置性,根据具体需求设计独特的视觉元素和交互特性。 3. 压缩包内容分析: - **index.html**:作为网页的入口文件,通常包含ECharts库引用及图表设置代码。通过解析此页面可以了解基因图的具体实现方式。 - **图片名称.png(例如 ECharts基因图.png)**:该静态图像用于预览和分享生成的结果,展示最终的效果。 - **img目录**:可能存放辅助性的图形资源如图标或背景等,这些元素可能会被用在图表中作为装饰或者信息补充。 - **js目录**:包含项目的JavaScript文件,在这里可以找到ECharts初始化代码、数据处理逻辑以及自定义的组件实现。 4. 学习与实践: - 深入学习官方文档中的各种配置项及其使用方法,以便更好地掌握如何设置图表外观和功能; - 分析`index.html`中的示例代码来理解基因图的具体构建过程,并将其应用于其他类型的可视化项目中; - 使用开发者工具调试JavaScript代码以观察数据从原始形式到图表展示的转换流程。 5. 扩展应用: - 实现动态更新机制,允许实时加载新的遗传学信息并反映在图形上。 - 增强用户界面互动性如缩放、筛选等功能来优化用户体验; - 使基因图适应移动设备屏幕尺寸以支持手机和平板电脑等便携式装置上的访问。
  • 分解分析(发在Nature Communications)
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    本文提出了因果分解分析方法,该方法能够有效解析复杂系统中各因素间的因果关系,并在多个实际案例中展示了其优越性能。研究成果已发表于《自然·通讯》期刊。 时间序列中的因果关系推断通常依赖于预测范式。然而,这种方法可能无法充分捕捉到现实世界现象中存在的同时性和互惠性的因果相互作用。为此,我们提出了一种基于因果协变的分解方法:原因出现时结果随之而来;当去除原因后效果也随之消失。通过使用经验模式分解技术,我们发现特定时间尺度上的因果互动以瞬时相位依赖性的方式被编码,并且一旦从效应中移除与之相关的内在成分,这种相位依赖性就会减弱。此外,我们的方法适用于随机和确定性的系统,并在对比现有方法的性能后展示了一致的有效性;最终揭示了建模及实际捕食者-猎物系统中的关键因果模式。
  • 基于关系知识库的事件谱创建
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    本研究探讨了利用因果关系知识库构建因果事件图谱的方法,旨在深入分析和理解复杂事件间的因果联系。通过整合多源数据与领域专家知识,我们提出了一种自动化生成因果事件图谱的技术框架,为决策支持、预测分析等领域提供有力工具。 现实社会是一个充满逻辑的社会,在我们的脑海中存在着大量的逻辑经验或称作逻辑知识,然而这些无法一一列举出来,依靠人工总结显然不切实际。幸运的是,人类已经将这种逻辑通过文字表达了出来,这为利用自然语言处理技术来抽取因果关系提供了可能。 尽管目前受限于技术水平,并不能直接使用深度学习方法进行因果事件的提取工作,但可以通过构建和总结因果模板的方式结合中文的语言特点,创建一个因果关系的知识库。本项目旨在尝试实现对因果事件的抽离以及构造因果知识图谱的目标。
  • jpgc-graphs-basics-v2.0.zip
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    jpgc-graphs-basics-v2.0.zip 是一个包含基本图论概念和图形数据结构教学资源的压缩文件,适用于初学者学习图的基础知识。 将 jpgc-graphs-basic-2.0.zip 解压缩后会发现只有一个 lib 目录。在该目录下有一个 ext 文件夹和一个 jmeter-plugins-cmn-jmeter-0.3.jar 包。ext 文件夹中包含两个 jar 包:jmeter-plugins-graphs-basic-2.0.jar 和 jmeter-plugins-manager-0.10.jar。 接下来,将 lib 目录下的 jmeter-plugins-cmn-jmeter-0.3.jar 复制到 %JMeter%/lib 目录下。同时,将 ext 文件夹中的 jmeter-plugins-graphs-basic-2.0.jar 和 jmeter-plugins-manager-0.10.jar 也复制到 %JMeter%/lib/ext 目录中。 最后,请重启 JMeter 完成安装步骤。
  • jpgc-graphs-basics-v2.0.zip
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    jpgc-graphs-basics-v2.0.zip 是一个包含版本 2.0 更新内容的基础图论教程和工具集压缩文件,适用于学习和应用基本图形理论。 JMeter 是基于 JVM(最新版本基于 JDK8+)的性能测试工具包。它提供了丰富的功能来设置和执行压力测试计划,并生成相应的报告。当前文件是用于自动生成 TPS 报告图的自动化工具。